基于特征選擇和優(yōu)化CNN-BiLSTM-Attention對SF6斷路器漏氣故障診斷[人工智能][智能電網(wǎng)]

SF6（六氟化硫）斷路器是保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要設(shè)備，但其在長期使用中容易發(fā)生漏氣問題，既影響設(shè)備性能，又威脅電網(wǎng)的安全性。為精準(zhǔn)診斷SF6斷路器的漏氣故障，提出了一種基于Gini指數(shù)特征選擇和貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization， BO）的CNN-BiLSTM-Attention組合模型。首先，針對影響SF6斷路器漏氣的內(nèi)外部因素，進(jìn)行特征映射與重要性分析，并采用KMeans-SMOTE技術(shù)解決數(shù)據(jù)分布不均的問題。其次，利用基于Gini指數(shù)的方法篩選關(guān)鍵特征，并通過貝葉斯優(yōu)化精調(diào)CNN-BiLSTM-Attention模型的超參數(shù)以提升分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)備缺陷、運(yùn)行年限、運(yùn)維水平、天氣和溫度是導(dǎo)致漏氣的主要因素。與其他模型相比，所提方法在漏氣故障的0/1分類任務(wù)中展現(xiàn)出更高的分類精度和魯棒性。研究不僅驗(yàn)證了方法的有效性，還揭示了引發(fā)SF6斷路器漏氣的關(guān)鍵因素，為設(shè)備巡檢和運(yùn)維管理提供了科學(xué)支持，進(jìn)一步提升了電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與可靠性。

發(fā)表于：6/18/2025 3:11:05 PM

電力系統(tǒng)較大波動數(shù)據(jù)條目自適應(yīng)檢索方法研究[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

針對電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、多樣性特點(diǎn)，導(dǎo)致檢索難度過高的問題，設(shè)計(jì)了電力系統(tǒng)較大波動數(shù)據(jù)條目自適應(yīng)檢索方法。依據(jù)電力系統(tǒng)出力變化率，選取二分量一維混合高斯模型，構(gòu)建電力系統(tǒng)波動概率分布模型。對比概率分布模型模擬的電力系統(tǒng)波動數(shù)據(jù)與量測數(shù)據(jù)，依據(jù)判定閾值辨識電力系統(tǒng)較大波動數(shù)據(jù)條目，構(gòu)建數(shù)據(jù)條目檢索庫。利用哈希函數(shù)獲取檢索庫內(nèi)較大波動數(shù)據(jù)條目的哈希特征，生成二值碼。較大波動數(shù)據(jù)條目檢索時(shí)，生成用戶檢索詞的二值編碼，計(jì)算檢索詞二值碼與檢索庫內(nèi)條目二值碼的漢明距離，并對其加權(quán)處理，利用加權(quán)漢明距離排序數(shù)據(jù)條目，獲取較大波動數(shù)據(jù)條目的自適應(yīng)檢索結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠依據(jù)用戶輸入的檢索詞，自適應(yīng)檢索電力系統(tǒng)較大波動數(shù)據(jù)條目，檢索結(jié)果的歸一化折損累積增益均高于0.9，檢索時(shí)間低于500 ms。

發(fā)表于：6/18/2025 3:01:05 PM

AirGAN：空調(diào)機(jī)理模型增強(qiáng)生成對抗模型[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

為引導(dǎo)資源龐大、調(diào)控靈活的空調(diào)負(fù)荷參與需求響應(yīng)實(shí)現(xiàn)“源荷互動”，保障電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，各大研究單位開展了樓宇空調(diào)需求響應(yīng)實(shí)時(shí)控制仿真與實(shí)踐研究。然而，如何準(zhǔn)確地估算空調(diào)的負(fù)荷，并對空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測是目前面臨的重要挑戰(zhàn)。當(dāng)前主流方法包括模型驅(qū)動型、數(shù)據(jù)驅(qū)動型兩種方法體系。其中模型驅(qū)動型依賴對空調(diào)負(fù)荷的建模，難以實(shí)現(xiàn)對空調(diào)負(fù)荷復(fù)雜變化的模擬。數(shù)據(jù)驅(qū)動則是依賴大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，但難以覆蓋空調(diào)負(fù)荷的各類特點(diǎn)。為此，擬從模型驅(qū)動及數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的角度進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷的智能擬合，以提升空調(diào)負(fù)荷生成預(yù)測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。提出了一種基于機(jī)制模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）相結(jié)合的負(fù)荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)，持續(xù)調(diào)整物理模型的超參數(shù)，以使其更好地符合實(shí)際空調(diào)負(fù)荷特性。同時(shí)，采用GAN判別器對機(jī)制模型預(yù)測的負(fù)荷進(jìn)行判別，以此訓(xùn)練機(jī)制模型，從而提升其預(yù)測精度。

發(fā)表于：6/18/2025 2:14:00 PM

歐盟刑事跨境電子取證制度的新發(fā)展及啟示[其他][其他]

在數(shù)據(jù)時(shí)代，刑事犯罪與網(wǎng)絡(luò)空間的深入融合凸顯了電子數(shù)據(jù)證據(jù)在刑案偵破中的重要地位。跨境涉網(wǎng)刑案的日益增多也讓各國日益關(guān)注跨境電子取證制度的建設(shè)。在復(fù)雜的案件環(huán)境中，我國目前大力推行的刑事司法協(xié)助制度有著適用范圍小、啟動后效率低的問題。作為補(bǔ)充的單邊跨境電子取證制度則僅以缺乏有效監(jiān)督體系、范圍同樣有限的網(wǎng)絡(luò)在線提取為主。二者均難以滿足跨境電子取證高效率、取證充分的需求。以歐盟《電子證據(jù)條例》（European Production and Preservation Orders Regulation）為參考，可以看到屬人主義單邊跨境電子取證制度成為國際主流。有鑒于歐盟單邊跨境電子取證制度中對傳統(tǒng)主權(quán)理論的突破，我國應(yīng)當(dāng)率先構(gòu)建以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商為取證節(jié)點(diǎn)的屬人主義刑事單邊跨境電子取證制度，再考慮刑事司法協(xié)助的改良方法，這有利于提高效率，充分取證，助力涉網(wǎng)跨境刑事案件的偵破，掌握國際網(wǎng)絡(luò)空間的主動性與話語權(quán)，維護(hù)我國數(shù)據(jù)主權(quán)。

發(fā)表于：5/29/2025 5:09:51 PM